(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210860770.8 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 中国平安人寿保险股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道益田路5033号平安金融中心14、 15、 16、 37、 41、 4 4、 45、 46、 54、 58、 59层 (72)发明人 张智　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 麦广林 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种对话应答方法及其系统、 电子设备、 存 储介质 (57)摘要 本申请涉及人工智能技术领域， 尤其是涉及 一种对话应答方法及其系统、 电子设备、 存储介 质。 本申请实施例的对话应答方法中， 需要先接 收对话交流语句， 并将对话交流语句输入意图识 别模型， 其中， 意图识别模型由基础识别模型通 过训练语句信息和训练意图标签训练得到。 进一 步， 经由意图识别模型对对话交流语句进行意图 识别， 获取目标意图信息， 最终基于目标意图信 息从预设数据库中匹配得到应答语句， 以回应对 话交流语句。 本申请通过意图识别模 型来从对话 交流语句中识别得到目标意图信息， 从而进一步 依照目标意图信息确认应答语句， 能够提升改善 自动化客服在对话应答过程中， 依据对话信息选 择应答内容的准确性。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 115203393 A 2022.10.18 CN 115203393 A 1.一种对话应答方法， 其特 征在于， 包括： 接收对话交流语句， 并将所述对话交流语句输入意图识别模型， 其中， 所述意图识别模 型由基础识别模型通过训练语句信息和训练意图标签训练得到； 经由所述 意图识别模型对所述对话交流语句进行意图识别， 获取目标意图信息； 基于所述目标意图信息从预设数据库中匹配得到应答语句， 以回应所述对话交流语 句。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述接收对话交流语句， 并将所述对话交 流语句输入意图识别模型之前， 还 包括： 获取训练数据集， 所述训练数据集包括多个所述训练语句信息和所述训练意图标签， 所述训练意图标签包括与各个所述训练语句信息相匹配的语义 意图； 基于所述训练数据集对所述基础识别模型进行优化训练， 得到所述 意图识别模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述训练数据集对所述基础识别 模型进行优化训练， 得到所述 意图识别模型， 包括： 基于所述训练数据集对所述基础识别模型进行迭代训练， 每一轮所述迭代训练中， 将 所述训练语句 信息输入所述基础识别模型进 行本轮训练处理， 获取与所述训练语句信息对 应的本轮识别意图； 每一轮所述迭代训练后， 将所述本轮识别意图与所述训练意图标签进行比对， 计算所 述基础识别模型的识别准确率并对所述基础识别模型的参数进行第一类更新； 统计所述基础识别模型在每一轮所述迭代训练后的指标变化情况， 当所述识别准确率 收敛于第一定值， 得到训练好的所述 意图识别模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述训练数据集对所述基础识别 模型进行优化训练， 得到所述 意图识别模型， 还 包括： 每一轮所述迭代训练后， 计算所述基础识别模型的损失函数输出值并对所述基础识别 模型的参数进行第二类更新。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述每一轮所述迭代训练后， 计算所述基 础识别模型的损失函数输出值并对所述基础识别模型的参数进行第二类更新， 包括： 根据本轮迭代训练中的所述训练语句信息对所述训练意图标签进行划分， 其中， 与本 轮所述训练语句 信息匹配的所述训练意图标签被划定为目标类别集合 Ωpos， 与本轮所述训 练语句信息不匹配的所述训练意图标签 被划定为非目标类别集 合Ωneg； 每一轮所述迭代训练后， 通过下列解析式计算所述基础识别模型的损失函数Circle   Loss的输出值： 其中， si为本轮迭代训练中非目标类别集合Ωneg的得分， sj为本轮迭代训练中 目标类别 集合Ωpos的得分， γ为缩放因子， m为样本间隔； 基于所述损失函数Circle  Loss的输出值， 对所述基础识别模型的参数进行第二类更 新。 6.根据权利要求4或5所述的方法， 其特征在于， 所述统计所述基础识别模型在每一轮权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115203393 A 2所述迭代训练后的指标变化情况， 当所述识别准确 率收敛于第一定值， 得到训练好的所述 意图识别模型， 包括： 统计所述识别准确率、 所述损失函数输出值在每一轮所述迭代训练后的变化情况； 当所述识别准确率收敛于第 一定值并且所述损失函数输出值收敛于第 二定值， 得到训 练好的所述 意图识别模型。 7.根据权利要求1至5任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标意图信息从 预设数据库中匹配得到应答语句， 包括: 对所述目标意图信息进行解析， 得到与所述对话交流语句对应的多个目标语义 意图； 按照预设的优先级排序规则从多个所述目标语义 意图中确定关键语义 意图； 基于所述关键语义 意图， 在所述预设数据库中匹配得到所述应答语句。 8.一种对话应答系统， 其特 征在于， 包括： 语句获取模块， 用于接收对话交流语句， 并将所述对话交流语句输入意图识别模型， 其 中， 所述意图识别模型由基础识别模型通过训练语句信息和训练意图标签训练得到； 语句识别模块， 用于经由所述意图识别模型对所述对话交流语句进行意图识别， 获取 目标意图信息； 应答模块， 用以基于所述目标意图信息从预设数据库中匹配得到应答语句， 以回应所 述对话交流语句。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的对话应答方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有程序， 所述程序被处 理器执行实现如权利要求1至7中任意 一项所述的对话应答方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115203393 A 3